利用极化信息实现目标重构的算法研究

本文研究了一个光滑的、理想导电的、凸散射体的轮廓重构问题。主要从物理光学散射场的一阶修正项入手,分析了散射场的共极化和交叉极化信息与目标表面形状之间的关系,获得了散射场的极化特性与散射体表面上镜面点的主曲率密切相关的概念。借助于微分几何中曲面再现问题,重构出目标的外形图象。     

基于多维特征的战场实体目标分群方法

目标分群问题也称为群形成过程,是态势估计中的一个重点和难点问题,属于信息融合中的高层融合范畴。现有的目标分群方法大多是将空间位置相近的目标聚为一类,极少有分群方法考虑到进行战场态势分析所需的位置、速度、航向、属性和类型等多维特征。为此,首先根据海战场态势分析需求,基于目标的特征属性定义了多维度欧式距离;然后综合利用分类与密度聚类两种分析方法,提出了一种战场实体目标分群方法,以综合实现战场实体目标的实时分群处理;最后,将该算法应用于一个军用场景的数据集上进行仿真实验。仿真结果表明了该方法在海战场环境中实现目标分群处理的可行性和有效性。     

用于目标识别跟踪的雷达/红外成像双模传感器数据融合技术

目标识别和跟踪是模式识别领域的一重要研究内容。基于单传感器（ 雷达或红外成像） 的系统存在着局限性， 分析了多传感器信号融合的必要性， 介绍了目标识别和跟踪系统进行多传感器信号融合的方法（ 特征层融合、决策层融合）及其在提高目标识别和跟踪的可靠性和抗干扰性方面的优势。介绍了基于智能模型和基于多层前向网络的目标识别算法。     

一种对斑点目标高精度质心跟踪方法

本文介绍一种对运动的斑点目标灰度质心进行高精度跟踪的方法。通过对图象序列中目标质心位置和帧间位移量的测量误差分析，提出了改进的滤波模型，有效地抑制了图象灰度噪声和空间量化误差的影响，提高了斑点目标跟踪精度。     

Retrieval and validation of aerosol optical depth using GF-1 WFV cameras data

Conventional AOD (Aerosol Optical Depth) retrieval is restricted to the global and regional scale due to the limited spatial resolution of satellites. This does not allow for aerosol monitoring at the city level. The Chinese GF-1 Wide Field of View (WFV) sensors have sufficiently fine resolution as a data source for AOD retrieval with fine spatial resolution and a 4-day revisit time. In this study, principles similar to those in the Deep Blue (DB) and Dark Target (DT) algorithms were used to retrieve AOD at 100 m spatial resolution from GF-1 WFV images supported by Moderate Resolution Imaging Spectraradiometer (MODIS) surface reflectance (SR) products (MOD09A1). The derived GF-1 WFV AOD were compared with a combination of MOD04_3K DT AOD and MOD04_L2 DB AOD (MODIS AOD) to find that they yield reasonable Spearman correlations (R_S > 0.82) over Taiwan and Beijing. The derived GF-1 WFV AOD were also validated against Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD; the Spearman correlation values were R_S = 0.911 in Beijing and R_S = 0.858 in Taiwan.     

基于虚拟仪器的空靶通用测试系统的研究

针对空中靶标测试设备现状和问题,提出了一种基于虚拟仪器的新型空靶通用化测试系统,研究了其总体结构和功能特点, 讨论了系统软件体系结构和开发设计。     

基于Rician分布的SAR图像MRG目标提取算法

针对SAR图像特有的乘性噪声和非恒虚警统计特性很难正确提取目标的问题,本文提出了MRG算法对SAR目标进行检测。首先用MRF-ICM算法对SAR图像进行后向散射系数的复原,再在复原后的幅度上叠加相位信息后引入Rician分布寻找自适应的最佳局域Gabor滤波器参数对SAR图像进行目标提取。和以往的算法相比,MRG算法充分利用了SAR图像幅度和相位中所携带的信息,能更准确地提取目标。实验表明:该方法能取得很好的目标检测效果,后期提取出的目标更符合实际目标形态,具有较强的通用性。     

遥控武器站中导弹制导信息获取技术研究

遥控武器站是基于视频图像和电驱动实现遥控操作的武器系统,其导弹的制导信息是由电视测角仪获取的.文章在分析电视测角仪功能的基础上,提出在遥控武器站中运用图像处理技术获取导弹制导信息的设计思想.由遥控武器站观瞄系统获取目标和导弹弹标光源的视频信息,采用Mean-Shift算法,实时解算显示器上显示的导弹坐标和目标坐标信息.根据弹、目坐标自动求解导弹在飞行过程中偏离瞄准轴线的角偏差,获取导弹的制导信息,从而简化了制导设备,提高了武器站的集成度,方便射手使用.实验结果证明,遥控武器站中采用功能融合思想,运用图像处理技术获取导弹制导信息是可行的.     

含无序量测的多传感器目标跟踪滤波算法

由于通信链路的随机时间延迟和星上传感器测量的预处理时间的不同等因素,导致在目标飞行器的测量中产生无序量测现象。为解决该问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的前向预测多步滞后无序量测处理算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法估算出目标飞行器的状态方程和协方差方程,然后在滤波过程中利用前向滤波更新的方法,将协方差方程更新结果去相关后,累积到当前协方差方程滤波结果中,从而有效解决了目标飞行器测量中的无序量测问题。最后,将该算法与扩展卡尔曼滤波算法、丢弃算法进行了对比仿真。仿真结果表明,采用该算法处理目标飞行器的位置和飞行速度,得到的测量误差较小,在整个观测时间内,测量误差的收敛性较好,能够实现对目标飞行器的精确测量和跟踪。